NVIDIA 借VMware 年度大会VMWorld 举办之际宣布两大重要技术,其一是宣布名为vComputeServer 的虚拟化运算伺服器,另一项则是携手VMware 、AWS ,将基于GPU 加速平台的资源整合到VMware Cloud on AWS 混合云服务,使科学研究、数据分析、 AI 等,可在云端透过GPU 虚拟化技术进行。
虽然GPU 虚拟化技术行之有年,不过传统的云端协同运算仍是基于CPU 进行,但对于现代化的运算内容却已经不敷使用,而vComputeServer 即是将GPU 虚拟化带到云端协同运算中的概念,透过与VMware 的合作,使VMware 的vSphere 虚拟化平台可运用GPU 资源进行运算,能够在vSphere 平台的虚拟机器搭配一张甚至多张虚拟GPU 资源,还可串接NVIDIA GPU Cloud 的运算资源。
藉由两者的合作,在这些虚拟机器环境中能够藉由加入虚拟化GPU 提升在现代运算应用的性能,例如AI 、科学研究等应用;此举有助于降低企业在面临自有伺服器性能不足、意图结合云端虚拟化服务扩充性能时,可利用具备虚拟化GPU 的vComputeServer 进行协同运算,降低企业的建置与维护成本,又具备临时调度性能的弹性。
另一项宣布的重点,则是使GTC 2019 所公布的CUDA-X AI 平台能够串接VMware 的vSphere、vCenter 与vMotion 等服务,利用结合新一代Turing 图灵架构的新技术、 TensorCore 与结合TensorRT 框架等,取得更强的运算力,在此次宣布后,使用者能透过NVIDIA GPU Cloud 将自有的伺服器与VMware Cloud on AWS 连接进行加速。
使用者可依照运算的类型不同,自VMware Cloud on AWS 调度NVIDIA T4 、 Quadro RTX 8000 、Quadro RTX 6000 等图灵架构GPU , Volta 架构的Tesla V100,或是选择Pascal 世代架构的Tesla P40 、 Tesla P60 、 Tesla P100 等虚拟化GPU 搭配。NVIDIA 强调,在结合虚拟GPU 后,可望将运算性能提升约50 倍以上,更在AI 相关的训练与推论项目获得显著的加速。
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